Все ключевые термины искусственного интеллекта — простым языком для бизнеса. Без академического жаргона.
Область информатики, занимающаяся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта: распознавание речи, принятие решений, перевод языков.
Подраздел AI, в котором алгоритмы обучаются на данных и улучшают свою производительность без явного программирования. Основа большинства современных AI-решений.
Способ взаимодействия между программами. AI-решения подключаются к CRM, ERP и другим системам компании через API, обеспечивая автоматический обмен данными.
Нейросеть, обученная на огромных объёмах текста, способная генерировать, понимать и анализировать естественный язык. Примеры: GPT-4, Claude, GigaChat.
Новое поколение AI-систем, способных автономно планировать и выполнять многошаговые задачи, взаимодействуя с внешними инструментами и API. Главный тренд 2025-2026 годов.
Программа на базе LLM, которая самостоятельно выполняет задачи: ищет информацию, работает с API, принимает решения. В отличие от чат-бота, агент действует, а не только отвечает.
Область AI, обучающая компьютеры «видеть» — распознавать объекты, лица, дефекты на изображениях и видео. Применяется в контроле качества, безопасности, медицине.
Процесс дополнительного обучения предобученной модели на специфических данных компании для повышения качества ответов в конкретной области.
Технология, позволяющая компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Используется в чат-ботах, анализе текста, переводе.
Технология автоматического извлечения текста из изображений и сканов документов. В сочетании с NLP позволяет полностью автоматизировать обработку бумажных документов.
Искусство составления запросов (промптов) к языковым моделям для получения максимально точных и полезных ответов. Ключевой навык при работе с LLM.
Архитектура, при которой LLM дополняется поиском по базе знаний компании. Позволяет AI отвечать на вопросы по внутренним документам с высокой точностью.
Использование ML-моделей для прогнозирования будущих событий на основе исторических данных: спрос, поломки оборудования, отток клиентов, продажи.
Специализированная БД для хранения и быстрого поиска по числовым представлениям текстов (эмбеддингам). Ключевой компонент RAG-систем. Примеры: Pinecone, Weaviate, pgvector.
Платформы для создания автоматизаций с минимальным или без программирования. В сочетании с AI позволяют быстро строить бизнес-workflow. Примеры: N8N, Make, Zapier.
Установка AI-решения на серверах компании, а не в облаке. Обеспечивает полный контроль над данными и соответствие ФЗ-152. Обязательно для финтеха и медицины.
Федеральный закон о персональных данных. Требует хранения ПДн граждан РФ на территории России. Влияет на выбор AI-инфраструктуры: облако vs on-premise, российские vs зарубежные LLM.
Стандарт визуального описания бизнес-процессов. Используется при аудите перед внедрением AI для документирования текущих (as-is) и целевых (to-be) процессов.
Первая рабочая версия AI-решения с минимальным набором функций. Позволяет быстро проверить гипотезу и получить обратную связь перед полным внедрением.
Коэффициент окупаемости инвестиций. В контексте AI: отношение экономического эффекта от внедрения к затратам на внедрение. Хороший AI-проект имеет ROI 200%+ за 12 месяцев.
Мы превращаем AI-термины в работающие решения для вашего бизнеса.
Бесплатная 30-минутная консультация — разберём ваши процессы и покажем конкретные точки для AI-автоматизации.
Бесплатная консультация · Ответ в течение 2 часов · NDA по запросу